基于高层语义的视觉显著性目标检测技术的研究
发布时间：2021-12-17 18:25
神经生物学专家和认知心理学专家经过研究表明,人类视觉具有快速掌握视觉观察场景中有趣显眼的目标。为了使计算机可以获取这种能力,越来越多的研究人员对视觉显著性目标检测技术进行研究,视觉显著性目标检测技术的研究已成为计算机视觉与图像识别领域的热门研究课题。视觉显著性目标检测技术的目的是为了能够确定图像中吸引人类视觉注意力的显著区域,而不是仅仅的检测图像中的几个显著特征,所以它不仅可以加速视觉过程,还可以提高视觉任务的性能。因此视觉显著性目标检测技术的研究具有深远的研究意义。虽然当前对视觉显著性检测技术的研究已经具有一定的研究成果,但针对图像背景复杂或显著目标过多时,导致显著目标检测结果精度和效率不高的问题依然存在。鉴于以上所述,本文将对视觉显著性目标检测技术展开介绍与研究,本文主要工作及研究创新如下:（1）视觉显著性目标检测技术近年来具有广泛的应用研究,使其在图像识别领域有着重要贡献。本文将对视觉显著性目标检测技术的相关理论知识进行详细的论述,并对视觉显著性目标检测技术是如何高效获取图像目标信息的方法给予介绍,同时,分析总结一些经典流行的显著性检测算法,并通过实验仿真分析算法的性能优劣,最终...
【文章来源】：安徽工程大学安徽省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?ＩＴＴＩ算法显著性检测结果??－
?真值图?ＩＴＴＩ显著图??图２－１?ＩＴＴＩ算法显著性检测结果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＩＴＴＩ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??２．２．２基于图的显著性检测??Ｈａｒｄ等人Ａ在ＩＴＴＩ模型处理的特征图上运用马尔科夫链［２８】的原理构建显??著性检测图，因此通过结合生物学和计算机学提出了基于图形的显著性检测算法??（ＧＢＶＳ算法）。首先是假设图像的每一个像素是一个节点，并将这些节点看成是??连接的，这样就形成一张全相连的像素图；然后计算一个节点到另一个节点之间??的连接权重值，其中连接权重值的大小是由像素图中两节点之间特征值的差异性??和空间距离相互决定的；再利用随机游走的方法搜寻节点；最终通过计算马尔科??夫链随机游走矩阵的相关算法得到显著性检测图。??ＧＢＶＳ算法对于原图Ｍ，定义两个节点特征的差异，该差异由如下公式得到，??其中Ｍ（／ｊ）和歸＞，以分别代表图像的节点特征值；??？？，川丨＿＋鐵?（２－５）??特征图Ｍ中的节点（／
５（ｘ）?＝?ｇ（ｘ）＊?Ｓ￣ｌ［Ｑｘｐ（Ｒ｛ｆ）?＋?Ｐ（／））］２?（２－１４）??ＳＲ算法模型的显著检测图如图２－３所示，该算法模型的优势就是简单高效??快捷，运算速率快，并且结果不依赖先验知识的选择。但是从频域分析得到的显??著检测图会丟失许多细节信息，从而导致图像的边界不清，不能明亮的显示图像??信息。??■■■■■■■■■??震：：??＿〇■??原图?真值图?ＳＲ显著图??图２－３?ＳＲ算法显著性结果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?ＳＲ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??２．２．４基于图像频域分析的显著性检测算法??Ａｃｈａｎｔａ等人［３３］通过对图像局部的颜色和亮度两种低级特征进行多尺度对??比，从而实现图像低频和高频之间频率修剪的显著性检测算法。此方法首先将图??像通过高斯滤波［３４］得到图像的像素值，再利用图像的每个像素值和图像的平均像??素值来定义像素点显著值。最终将图像通过多个叠加高斯滤波得到显著图。??ＦＴ算法主要通过利用多个高斯差分的结合来对图像进行处理，高斯差分公??式：??（．ｘ２＋ｒ）?Ｗ）??叫以＾?１?（２，５）??＝Ｇ（ｘ９?ｙ，ｃｊｘ）－?Ｇ｛ｘ，?ｙ，?ａ２）??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合显著性DPM在空对地车辆检测中的应用[J]. 彭玮航,刘少鹏,王轲,丁祝顺. 传感器与微系统. 2019(01)
[2]融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪[J]. 杨勇,闫钧华,井庆丰. 中国图象图形学报. 2018(03)
[3]图像亮度线索下的单目深度信息提取[J]. 冯帆,马杰,岳子涵,沈亮. 中国图象图形学报. 2017(12)
[4]基于分数阶四元数傅里叶变换和遗传算法的彩色图像自适应水印算法[J]. 陈北京,周春飞,王金伟,舒华忠. 东南大学学报(自然科学版). 2017(05)
[5]融合图像场景及物体先验知识的图像描述生成模型[J]. 汤鹏杰,谭云兰,李金忠. 中国图象图形学报. 2017(09)
[6]基于信息失真的光电成像系统优化方法[J]. 任智斌,胡佳盛,唐洪浪,孙雅会. 应用光学. 2017(05)
[7]基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法（英文）[J]. 光俊叶,邵伟,孙亮,张道强. 控制理论与应用. 2017(06)
[8]结合支持向量机和图割的视频分割[J]. 陈华榕,钱康来,王斌. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(08)
[9]基于CRF-MR的自顶向下显著性目标检测方法[J]. 崔丽群,吴晓冬,赵越. 计算机应用研究. 2018(08)
[10]基于协方差矩阵的多特征融合跟踪算法[J]. 金泽芬芬,侯志强,余旺盛,王鑫. 光学学报. 2017(09)
本文编号：3540687
【文章来源】：安徽工程大学安徽省
【文章页数】：70 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２－１?ＩＴＴＩ算法显著性检测结果??－
?真值图?ＩＴＴＩ显著图??图２－１?ＩＴＴＩ算法显著性检测结果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－１?ＩＴＴＩ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??２．２．２基于图的显著性检测??Ｈａｒｄ等人Ａ在ＩＴＴＩ模型处理的特征图上运用马尔科夫链［２８】的原理构建显??著性检测图，因此通过结合生物学和计算机学提出了基于图形的显著性检测算法??（ＧＢＶＳ算法）。首先是假设图像的每一个像素是一个节点，并将这些节点看成是??连接的，这样就形成一张全相连的像素图；然后计算一个节点到另一个节点之间??的连接权重值，其中连接权重值的大小是由像素图中两节点之间特征值的差异性??和空间距离相互决定的；再利用随机游走的方法搜寻节点；最终通过计算马尔科??夫链随机游走矩阵的相关算法得到显著性检测图。??ＧＢＶＳ算法对于原图Ｍ，定义两个节点特征的差异，该差异由如下公式得到，??其中Ｍ（／ｊ）和歸＞，以分别代表图像的节点特征值；??？？，川丨＿＋鐵?（２－５）??特征图Ｍ中的节点（／
５（ｘ）?＝?ｇ（ｘ）＊?Ｓ￣ｌ［Ｑｘｐ（Ｒ｛ｆ）?＋?Ｐ（／））］２?（２－１４）??ＳＲ算法模型的显著检测图如图２－３所示，该算法模型的优势就是简单高效??快捷，运算速率快，并且结果不依赖先验知识的选择。但是从频域分析得到的显??著检测图会丟失许多细节信息，从而导致图像的边界不清，不能明亮的显示图像??信息。??■■■■■■■■■??震：：??＿〇■??原图?真值图?ＳＲ显著图??图２－３?ＳＲ算法显著性结果??Ｆｉｇｕｒｅ?２－３?ＳＲ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ??２．２．４基于图像频域分析的显著性检测算法??Ａｃｈａｎｔａ等人［３３］通过对图像局部的颜色和亮度两种低级特征进行多尺度对??比，从而实现图像低频和高频之间频率修剪的显著性检测算法。此方法首先将图??像通过高斯滤波［３４］得到图像的像素值，再利用图像的每个像素值和图像的平均像??素值来定义像素点显著值。最终将图像通过多个叠加高斯滤波得到显著图。??ＦＴ算法主要通过利用多个高斯差分的结合来对图像进行处理，高斯差分公??式：??（．ｘ２＋ｒ）?Ｗ）??叫以＾?１?（２，５）??＝Ｇ（ｘ９?ｙ，ｃｊｘ）－?Ｇ｛ｘ，?ｙ，?ａ２）??１０??
【参考文献】：
期刊论文
[1]融合显著性DPM在空对地车辆检测中的应用[J]. 彭玮航,刘少鹏,王轲,丁祝顺. 传感器与微系统. 2019(01)
[2]融合图像显著性与特征点匹配的形变目标跟踪[J]. 杨勇,闫钧华,井庆丰. 中国图象图形学报. 2018(03)
[3]图像亮度线索下的单目深度信息提取[J]. 冯帆,马杰,岳子涵,沈亮. 中国图象图形学报. 2017(12)
[4]基于分数阶四元数傅里叶变换和遗传算法的彩色图像自适应水印算法[J]. 陈北京,周春飞,王金伟,舒华忠. 东南大学学报(自然科学版). 2017(05)
[5]融合图像场景及物体先验知识的图像描述生成模型[J]. 汤鹏杰,谭云兰,李金忠. 中国图象图形学报. 2017(09)
[6]基于信息失真的光电成像系统优化方法[J]. 任智斌,胡佳盛,唐洪浪,孙雅会. 应用光学. 2017(05)
[7]基于融合欧氏距离与Kendall Tau距离度量的谱聚类算法（英文）[J]. 光俊叶,邵伟,孙亮,张道强. 控制理论与应用. 2017(06)
[8]结合支持向量机和图割的视频分割[J]. 陈华榕,钱康来,王斌. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(08)
[9]基于CRF-MR的自顶向下显著性目标检测方法[J]. 崔丽群,吴晓冬,赵越. 计算机应用研究. 2018(08)
[10]基于协方差矩阵的多特征融合跟踪算法[J]. 金泽芬芬,侯志强,余旺盛,王鑫. 光学学报. 2017(09)
本文编号：3540687
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3540687.html
最近更新
教材专著
